1、項(xiàng)目一數(shù)據(jù)分析認(rèn)知第1頁(yè)任務(wù)安排認(rèn)知數(shù)據(jù)認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析流程和方法認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第2頁(yè)01認(rèn)知數(shù)據(jù)第3頁(yè)認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析能力主要性1.幫助領(lǐng)導(dǎo)做出決議3.把握市場(chǎng)動(dòng)向2.預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)123第4頁(yè)任務(wù)1.1-認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)【任務(wù)目標(biāo)】了解數(shù)據(jù)含義、分類和作用，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析敏感性和自覺(jué)性【任務(wù)描述】本任務(wù)科學(xué)地描述數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)，包含數(shù)據(jù)含義、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)作用，并經(jīng)過(guò)一系列案例閱讀幫助同學(xué)們了解數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)基本作用和對(duì)企業(yè)作用。第5頁(yè)1.1.1 了解數(shù)據(jù)含義能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述；數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值

2、，這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值；數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見，是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)（Data）是對(duì)客觀事物邏輯歸納第6頁(yè)Data成績(jī)（教師）房?jī)r(jià)（購(gòu)房者）網(wǎng)店店鋪（店主）體檢（醫(yī)生）手機(jī)選型（消費(fèi)者）第7頁(yè)數(shù)據(jù)分類能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述；數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值，這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值；數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見，是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。電子商務(wù)中慣用數(shù)據(jù)分為兩類，數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)。數(shù)值型數(shù)據(jù)由多個(gè)單獨(dú)的數(shù)字組成的一串?dāng)?shù)據(jù)，是

3、直接使用自然數(shù)或度量衡單位進(jìn)行計(jì)量的具體的數(shù)值。例支出600元、好評(píng)率96%、銷售量15680個(gè)、重量3公斤等，這些數(shù)值就是數(shù)值型數(shù)據(jù)。第8頁(yè)時(shí)間數(shù)值型店鋪成交訂單高峰第9頁(yè)數(shù)據(jù)分類能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述；數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值，這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值；數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見，是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。電子商務(wù)中慣用數(shù)據(jù)分為兩類，數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)。分類型數(shù)據(jù)即反映事物類別的數(shù)據(jù)。例商品類型、地域區(qū)限、品牌類型和價(jià)格區(qū)間等，有很多方法產(chǎn)生分類數(shù)據(jù)的概念分層。第10頁(yè)數(shù)碼京東分類

4、第11頁(yè)數(shù)據(jù)作用能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述；數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值，這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值；數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見，是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)作用是各種多樣，重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)診療和預(yù)測(cè)作用。診斷作用能夠幫助找出問(wèn)題的來(lái)源和解決方案，比如通過(guò)對(duì)商品名稱的搜索量判斷其是否利于搜索引擎搜索。店鋪通過(guò)網(wǎng)店的瀏覽時(shí)間長(zhǎng)短判斷是否利于瀏覽和給瀏覽者美好的交互體驗(yàn)等。第12頁(yè)學(xué)校點(diǎn)位操場(chǎng)食堂圖書館自習(xí)室其它對(duì)應(yīng)銷售量20瓶15瓶2瓶5瓶2瓶表1-1 銷售量批發(fā)零花錢銷售量診斷分析策略第13頁(yè)數(shù)據(jù)作用

5、能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述；數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值，這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值；數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見，是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)作用是各種多樣，重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)診療和預(yù)測(cè)作用。預(yù)測(cè)作用管理決策者可以對(duì)產(chǎn)品或活動(dòng)作出合理的判斷關(guān)鍵字可以通過(guò)電子商務(wù)網(wǎng)站的某種商品的關(guān)鍵字搜索量來(lái)預(yù)測(cè)該商品銷量的提升等第14頁(yè)活動(dòng)參加人數(shù)預(yù)測(cè)報(bào)名店鋪類目選品數(shù)據(jù)決策第15頁(yè)數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)作用能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述；數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值，這些數(shù)值是反應(yīng)客觀

6、事物屬性數(shù)值；數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見，是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。幫助商家準(zhǔn)確預(yù)判用戶消費(fèi)行為、消費(fèi)神理。數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)每天都面臨著海量、瞬時(shí)、多樣化的數(shù)據(jù)，比如顧客在網(wǎng)上的任何一次點(diǎn)擊行為、購(gòu)買行為等。產(chǎn)品服務(wù)可以通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，幫助商家準(zhǔn)確預(yù)判顧客的消費(fèi)行為、消費(fèi)心理，并推送相應(yīng)的產(chǎn)品或服務(wù)。第16頁(yè)銷售庫(kù)存補(bǔ)貨成本采購(gòu)行情進(jìn)貨決策決策支持I第17頁(yè)/第18頁(yè)http：/第19頁(yè)http：/第20頁(yè)數(shù)據(jù)分析作用第21頁(yè)數(shù)據(jù)分析作用第22頁(yè)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)步驟123456明確分析目數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)展現(xiàn)匯報(bào)撰寫第23頁(yè)數(shù)據(jù)起源C數(shù)據(jù)庫(kù)A

7、公開出版物B市場(chǎng)調(diào)查D物聯(lián)網(wǎng)第24頁(yè)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)存放點(diǎn)擊此處添加文本數(shù)據(jù)檢索數(shù)據(jù)排序點(diǎn)擊此處添加文本數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)組織數(shù)據(jù)分組數(shù)據(jù)采集第25頁(yè)第26頁(yè)第27頁(yè)幾個(gè)慣用術(shù)語(yǔ)1.平均數(shù)6.倍數(shù)與番數(shù)2.百分比與百分點(diǎn)5.絕對(duì)數(shù)與相對(duì)數(shù)3.百分比與比率4.頻數(shù)與頻率342156第28頁(yè)平均數(shù)平均數(shù)=全部數(shù)據(jù)總和/數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)第29頁(yè)百分比與百分點(diǎn)百分比表示一個(gè)數(shù)是另一個(gè)數(shù)百分之幾 %百分點(diǎn) 12%就能夠表示為12個(gè)百分點(diǎn)，它最小單位是1%。第30頁(yè)百分比與比率比率是在各部分?jǐn)?shù)值所占整體比重 比如20個(gè)人，其中成人12，兒童8 ，12：20 8：20百分比是指整體中各部分之間比重，8：12第31頁(yè)倍數(shù)與番數(shù)

8、倍數(shù)是一個(gè)數(shù)除以另一個(gè)數(shù)商 9/3=3 9是33倍番數(shù)是指原來(lái)數(shù)2N次方企業(yè)本月產(chǎn)品數(shù)量番了8番，從上個(gè)月1.2萬(wàn)件提升到了9.6萬(wàn)件，成本也從10萬(wàn)下降一倍，今年成本為5萬(wàn)。第32頁(yè)頻數(shù)與頻率頻數(shù)是一組不一樣類別數(shù)據(jù)重復(fù)出現(xiàn)次數(shù)。如倉(cāng)庫(kù)20件，電視機(jī)頻數(shù)是15，電腦頻數(shù)是5.頻率是每組與總數(shù)比值。電腦視是75%。第33頁(yè)尋找生活中數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分類，并依據(jù)分類數(shù)據(jù)制作出數(shù)據(jù)表格，然后依據(jù)表格中數(shù)據(jù)對(duì)自己生活進(jìn)行多方面評(píng)價(jià)。第34頁(yè)02認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析第35頁(yè)網(wǎng)站分析目的及內(nèi)容網(wǎng)站分析思路網(wǎng)站分析基本流程網(wǎng)站分析作用任務(wù)發(fā)布第36頁(yè)任務(wù)二 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析困惑分析用來(lái)干嘛？無(wú)從下手困惑不清楚如何

9、分析找不到真正的原因困惑不知道怎樣提出改進(jìn)措施第37頁(yè)任務(wù)二 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站是什么？網(wǎng)站就是渠道網(wǎng)站分析目的通過(guò)網(wǎng)站分析提升投資回報(bào)率第38頁(yè)任務(wù)二 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站分析什么網(wǎng)站的眼睛訪問(wèn)者來(lái)自哪里？訪問(wèn)者尋找什么？哪些頁(yè)面最受歡迎？訪問(wèn)者從哪里來(lái)？訪問(wèn)者從哪里走？網(wǎng)站的神經(jīng)頁(yè)面布局合理嗎？網(wǎng)站導(dǎo)航清晰嗎？網(wǎng)站內(nèi)容有效嗎？轉(zhuǎn)化路徑靠譜嗎 ？網(wǎng)站的大腦如何分解目標(biāo)？如何衡量產(chǎn)品表現(xiàn)？哪些產(chǎn)品需要優(yōu)化哪些指標(biāo)需要關(guān)注？第39頁(yè)第40頁(yè)任務(wù)二 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析ROI流量分析 內(nèi)容分析 轉(zhuǎn)化分析端到端分析網(wǎng)站分析思緒相關(guān)性、原創(chuàng)力和沖擊力第41頁(yè)網(wǎng)站分析思緒-流量分析網(wǎng)站流量訪問(wèn)來(lái)源時(shí)間粒度

10、地理位置訪問(wèn)媒介目標(biāo)頁(yè)面新老訪客第42頁(yè)網(wǎng)站分析思緒-內(nèi)容分析首頁(yè)列表頁(yè)詳情頁(yè)詳情頁(yè)列表頁(yè)詳情頁(yè)返回首頁(yè)？中途離開？第43頁(yè)網(wǎng)站分析思緒-轉(zhuǎn)化分析轉(zhuǎn)化分析轉(zhuǎn)化步驟中哪一步存在問(wèn)題轉(zhuǎn)化分析轉(zhuǎn)化中的推薦是否合理轉(zhuǎn)化分析引導(dǎo)及幫助信息是否有效轉(zhuǎn)化分析轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理第44頁(yè)網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理定義測(cè)量分析改進(jìn)控制用戶體驗(yàn)DMAIC流程DMAIC是六西格瑪管理中流程改進(jìn)主要工具第45頁(yè)網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理定義階段主要工作界定并陳述產(chǎn)品或流程存在的問(wèn)題設(shè)定流程改進(jìn)范圍和目標(biāo)明確流程改進(jìn)的任務(wù)繪制高階流程圖 收集客戶信息第46頁(yè)網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理獲取問(wèn)

11、題途徑按問(wèn)題的來(lái)源對(duì)象外部客戶之聲內(nèi)部客戶之聲外部和內(nèi)部轉(zhuǎn)化第47頁(yè)網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理測(cè)量階段主要工作繪制詳細(xì)流程圖度量流程缺陷或波動(dòng)評(píng)估流程績(jī)效現(xiàn)狀和目標(biāo)間差距收集反應(yīng)流程數(shù)據(jù)選擇原因，并提供數(shù)據(jù)支持第48頁(yè)網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理識(shí)別影響問(wèn)題產(chǎn)生的潛在原因辨明少數(shù)關(guān)鍵的根本原因并進(jìn)行驗(yàn)證為尋找潛在的改進(jìn)方案提供依據(jù)分析階段主要工作第49頁(yè)網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理改進(jìn)階段主要工作針對(duì)導(dǎo)致問(wèn)題產(chǎn)生的根本原因提出解決方案通過(guò)評(píng)估和試運(yùn)行，選擇最佳方案并執(zhí)行第50頁(yè)網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理控制階段主要工作對(duì)改進(jìn)后的流程進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施流程控制計(jì)劃

12、，并持續(xù)監(jiān)測(cè)流程穩(wěn)定性建立持續(xù)改進(jìn)機(jī)制第51頁(yè)第52頁(yè)第53頁(yè)第54頁(yè)第55頁(yè)第56頁(yè)第57頁(yè)第58頁(yè)第59頁(yè)第60頁(yè)第61頁(yè)第62頁(yè)第63頁(yè)第64頁(yè)第65頁(yè)第66頁(yè)第67頁(yè)第68頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析作用轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率提升1%會(huì)產(chǎn)生什么影響？降低客戶成本增加潛在收入第69頁(yè)目標(biāo)/目的不明確、不完整原始數(shù)據(jù)錯(cuò)誤/不全面/時(shí)間段無(wú)可比性分析方法不加或片面就數(shù)據(jù)分析而分析/數(shù)據(jù)的堆積/分析不透徹忽略數(shù)據(jù)背后的原因沒(méi)有結(jié)論/有嗎意見建議網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析失敗第70頁(yè)03認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析流程和方法第71頁(yè)任務(wù)三 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析方法網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前的準(zhǔn)備工作網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維

13、度分析任務(wù)發(fā)布第72頁(yè)任務(wù)三 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析方法網(wǎng)站分析主要的三種方法趨勢(shì)分析對(duì)比分析細(xì)分分析第73頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作日常采集數(shù)據(jù)點(diǎn)擊流量數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)專題獲取數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)用戶調(diào)研數(shù)據(jù)外部環(huán)境數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)起源類型第74頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)質(zhì)量完整性準(zhǔn)確性及時(shí)性一致性數(shù)據(jù)清洗與整理第75頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性用戶的識(shí)別方式與準(zhǔn)確性COOKIEIP注冊(cè)用戶名ID號(hào)第76頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性停留時(shí)間存在問(wèn)題只能統(tǒng)計(jì)用戶瀏覽最后一個(gè)頁(yè)面與第一頁(yè)面之間的時(shí)間間隔只能統(tǒng)計(jì)用戶停留在某個(gè)頁(yè)面的時(shí)長(zhǎng)不能分別用戶是否真的在看第77頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析

14、前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性訪問(wèn)來(lái)源直接瀏覽搜索來(lái)源外部網(wǎng)站收費(fèi)活動(dòng)第78頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題第79頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)分析存在問(wèn)題決策層需要公司整體數(shù)據(jù)，而非幾個(gè)月的數(shù)據(jù)需要這個(gè)月銷售數(shù)據(jù)的同比和環(huán)比數(shù)據(jù)產(chǎn)品方需知道用戶總體上是增長(zhǎng)還是下降趨勢(shì)報(bào)表中的數(shù)據(jù)無(wú)法反映長(zhǎng)期變化情況運(yùn)營(yíng)方需要掌握網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題需要預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)幫助他們做好準(zhǔn)備工作第80頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析趨勢(shì)分析同比趨勢(shì)分析環(huán)比趨勢(shì)分析定基比第81頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第82頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第83頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第84頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第85頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析-案例月份銷售額同比增加率環(huán)比

15、增加率1月10850062.4%10.38%2月11540064.2%6.36%3月12730074.2%10.31%4月13970080.7%9.74%5月15140079.8%8.38%6月16760083.2%10.7%XXXX年銷售額每個(gè)月同比、環(huán)比數(shù)據(jù)表第86頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析-案例第87頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析趨勢(shì)線擬合指數(shù)趨勢(shì)線對(duì)數(shù)趨勢(shì)線線性趨勢(shì)線第88頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析指數(shù)趨勢(shì)線用于擬合指數(shù)形式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)：增長(zhǎng)速度先慢后快線性趨勢(shì)線增長(zhǎng)速度均勻第89頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析對(duì)數(shù)趨勢(shì)線增長(zhǎng)速度先快后慢多項(xiàng)式趨勢(shì)線適用于變化趨勢(shì)比較不固定的數(shù)據(jù)用于擬合趨勢(shì)比較復(fù)雜的曲線第90頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)

16、分析冪趨勢(shì)線與指數(shù)趨勢(shì)線比較相似移動(dòng)平均趨勢(shì)線可根據(jù)數(shù)據(jù)自身變化情況做出平滑效果的擬合線第91頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第92頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析移動(dòng)均值是一種簡(jiǎn)單平滑的預(yù)測(cè)技術(shù)移動(dòng)均值簡(jiǎn)單移動(dòng)平均加權(quán)移動(dòng)平均第93頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析簡(jiǎn)單移動(dòng)平均第94頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析加權(quán)移動(dòng)平均第95頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第96頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析簡(jiǎn)單合并比較二次計(jì)算百分比評(píng)分均值比較法標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)合并比較法第97頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析百分比評(píng)分均值比較法商品訪問(wèn)量轉(zhuǎn)化率訪問(wèn)量評(píng)分轉(zhuǎn)化率評(píng)分評(píng)分均值商品A5631.5%10065 82.6商品B1212.3%21100 60.7商品C871.9%1583 49.0 商品D3671

17、.1%6548 56.5第98頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析百分比評(píng)分均值比較法-加權(quán)0.4流量和0.6轉(zhuǎn)化率商品訪問(wèn)量轉(zhuǎn)化率訪問(wèn)量評(píng)分轉(zhuǎn)化率評(píng)分評(píng)分均值商品A5631.5%10065 79.1 商品B1212.3%21100 68.6 商品C871.9%1583 55.7 商品D3671.1%6548 54.8 第99頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)合并比較法方案跳出率轉(zhuǎn)化率跳出率標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)化率標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)分均值商品A452.5%-0.651 0.907 0.779 商品B461.7%-0.501 -1.072 -0.286 商品C572.2%1.151 0.165 -0.493 第100頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析比較試

18、驗(yàn)基于時(shí)間序列的組內(nèi)比較基于對(duì)照實(shí)驗(yàn)的組間比較第101頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分指標(biāo)維度GOOGLEANALYTICS報(bào)告第102頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分指標(biāo)用來(lái)記錄訪問(wèn)者行為的數(shù)字分類基本指標(biāo)符合指標(biāo)第103頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分瀏覽量轉(zhuǎn)化率訪問(wèn)深度新訪次占比流失率退出率第104頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分維度觀察訪問(wèn)者的角度常見維度訪問(wèn)者屬性 時(shí)間 流量來(lái)源 地理內(nèi)容 系統(tǒng) 關(guān)鍵詞 媒介 瀏覽器第105頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分訪問(wèn)者維度新訪客戶回訪客戶時(shí)間維度年月星期日小時(shí)流量維度搜索引擎推介網(wǎng)站第106頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分地理維度國(guó)家地區(qū)語(yǔ)言內(nèi)容維度頁(yè)面內(nèi)容頁(yè)面屬性系統(tǒng)維度瀏覽器類型操作系統(tǒng)類型第107頁(yè)網(wǎng)站數(shù)

19、據(jù)多維度細(xì)分細(xì)分作用避免產(chǎn)生采樣數(shù)據(jù)避免平均數(shù)陷阱增加細(xì)分目標(biāo)深度洞察數(shù)據(jù)第108頁(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分訪問(wèn)者來(lái)源維度訪問(wèn)者地理位置維度訪問(wèn)者瀏覽器維度第109頁(yè)任務(wù)三 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析方法任務(wù)發(fā)布以淘寶網(wǎng)店為對(duì)象，在對(duì)流量和轉(zhuǎn)化率進(jìn)行多維度細(xì)分的基礎(chǔ)上再進(jìn)行趨勢(shì)分析和對(duì)比分析以團(tuán)隊(duì)為單位完成任務(wù)淘寶網(wǎng)店是團(tuán)隊(duì)成員經(jīng)營(yíng)的任務(wù)完成后進(jìn)行匯報(bào)第110頁(yè)P(yáng)EST第111頁(yè)4P營(yíng)銷第112頁(yè)5W2H第113頁(yè)邏輯分析樹第114頁(yè)專題 閱讀和分析訪問(wèn)數(shù)據(jù)第115頁(yè)第116頁(yè)張雷作為電子商務(wù)網(wǎng)站運(yùn)行人員，長(zhǎng)久以來(lái)一直對(duì)訪問(wèn)人群、訪問(wèn)行為等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，為了驗(yàn)證網(wǎng)站運(yùn)行過(guò)程中所做項(xiàng)目推廣是否有效，本身運(yùn)作

20、是否健康及所在行業(yè)是否處于良性發(fā)展階段，他需要對(duì)已觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。冗雜、繁多、無(wú)章可循數(shù)據(jù)令張雷無(wú)從下手，這時(shí)指導(dǎo)老師告訴他可從內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)及起源數(shù)據(jù)三個(gè)方面對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和解析。閱讀和分析訪問(wèn)數(shù)據(jù)第117頁(yè)結(jié)果在1988年度，摩托羅拉所以減掉了昂貴零件修復(fù)與替換工作，從而節(jié)約了2.5億美元，收入增加了23%，利潤(rùn)提升了44%，到達(dá)前所未有統(tǒng)計(jì)。1989年，摩托羅拉如愿取得國(guó)家品質(zhì)獎(jiǎng)。知識(shí)目標(biāo)理解訪問(wèn)數(shù)據(jù)的含義和分類掌握訪問(wèn)數(shù)據(jù)的閱讀和分析方法技能目標(biāo)能夠區(qū)分各種電子商務(wù)的模式能夠進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析素養(yǎng)目標(biāo)能夠閱讀和分析各種數(shù)據(jù)能夠從訪問(wèn)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題第118頁(yè)任務(wù)3.1 閱讀和分

21、析內(nèi)部數(shù)據(jù)【任務(wù)目標(biāo)】 1了解網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)主要性。 2掌握網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)閱讀方法。 3掌握網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)分析方法。【任務(wù)描述】 經(jīng)過(guò)對(duì)網(wǎng)站跳出率、PV、UV和平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)進(jìn)行閱讀和分析，隨時(shí)了解網(wǎng)站健康情況，學(xué)會(huì)閱讀和分析網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)。第119頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率跳出率高，也就是說(shuō)進(jìn)入網(wǎng)站后馬上離開人數(shù)比瀏覽網(wǎng)站后再離開人數(shù)多，說(shuō)明網(wǎng)站用戶體驗(yàn)做得不好；反之，假如跳出率較低，則說(shuō)明網(wǎng)站用戶體驗(yàn)做得不錯(cuò)，用戶能夠在網(wǎng)站中找到自己感興趣內(nèi)容，而且這種用戶可能還會(huì)再來(lái)光臨網(wǎng)站，這就提升了用戶粘性，大大增加了用戶在網(wǎng)站中消費(fèi)幾率。網(wǎng)站跳出率（Bounce Rate）是評(píng)價(jià)一個(gè)網(wǎng)站性能主要指

22、標(biāo)，尤其是對(duì)于電子商務(wù)網(wǎng)站，網(wǎng)站跳出率能直接反應(yīng)客戶流量，幫助企業(yè)調(diào)整銷售方向，影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。第120頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（了解網(wǎng)站跳出率含義）網(wǎng)站跳出率（Bounce Rate）是用戶進(jìn)入網(wǎng)站就離開人數(shù)與進(jìn)入網(wǎng)站總?cè)藬?shù)比值，其公式為：跳出 率高體驗(yàn)差粘性低跳出 率低體驗(yàn)好粘性高第121頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（閱讀網(wǎng)站跳出率）如圖3-1所表示為某電子商務(wù)網(wǎng)站經(jīng)過(guò)Google Analytics得出該網(wǎng)站跳出率曲線圖。經(jīng)過(guò)對(duì)這張圖閱讀發(fā)覺(jué)：（1）3月12日前，跳出率為80%左右。（2）3月12日后，跳出率顯著下降，并在3月14日后趨于平穩(wěn)，約為60%。第122頁(yè)3.

23、1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率詳細(xì)數(shù)值）（1）評(píng)判高低 分析網(wǎng)站跳出率時(shí)，首先應(yīng)該判斷當(dāng)前跳出率高低。網(wǎng)站跳出率平均約為40%，其中零售網(wǎng)站為20%-40%，門戶網(wǎng)站為10%-30%，服務(wù)性網(wǎng)站為10%-30%，內(nèi)容網(wǎng)站為40%-60%，如圖3-2所表示。第123頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率詳細(xì)數(shù)值）（2）尋找跳出率過(guò)高原因 通常情況下，網(wǎng)站跳出率過(guò)高，可能存在以下三方面問(wèn)題。 網(wǎng)站內(nèi)容與客戶需求不符如圖3-3所表示為某網(wǎng)站某軟件下載頁(yè)面，其中有3個(gè)關(guān)于下載軟件按鈕，但實(shí)際上，只有兩個(gè)按鈕能夠下載該軟件，而另外一個(gè)是其它軟件推廣廣告，假如用戶單擊了廣告按鈕（

24、圖中紅色方框部分，在該部分右下角有一個(gè)不輕易看到“廣告”字樣），沒(méi)能進(jìn)入正確軟件下載頁(yè)面，就會(huì)馬上關(guān)閉該網(wǎng)頁(yè)，提升該網(wǎng)站跳出率。第124頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率詳細(xì)數(shù)值）（2）尋找跳出率過(guò)高原因 通常情況下，網(wǎng)站跳出率過(guò)高，可能存在以下三方面問(wèn)題。 訪問(wèn)速度過(guò)慢網(wǎng)站打開速度是用戶體驗(yàn)主要步驟，研究表明，假如網(wǎng)站超出3秒還沒(méi)有完全打開，那么57%用戶將會(huì)離開。當(dāng)用戶訪問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站，假如很長(zhǎng)時(shí)間只能看到載入頁(yè)面，大多數(shù)用戶會(huì)選擇直接關(guān)閉頁(yè)面。第125頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率詳細(xì)數(shù)值）（2）尋找跳出率過(guò)高原因 通常情況下，網(wǎng)站跳出率過(guò)高，可能存在以下

25、三方面問(wèn)題。 內(nèi)容引導(dǎo)較差用戶在閱讀完一個(gè)頁(yè)面后，假如沒(méi)有得到相關(guān)內(nèi)容信息引導(dǎo)，很有可能就會(huì)直接關(guān)閉頁(yè)面。如圖頁(yè)面是某款鼠標(biāo)商品介紹。除一些最基本信息外，該頁(yè)面有許多引導(dǎo)用戶打開其它網(wǎng)頁(yè)鏈接（紅色方框部分），如“購(gòu)機(jī)必讀”中有一些評(píng)測(cè)文章鏈接，“鼠標(biāo)品牌排行”和“您可能感興趣商品”中有其它品牌或鼠標(biāo)鏈接。用戶見到諸如這類有價(jià)值引導(dǎo)信息后，可能會(huì)點(diǎn)擊并繼續(xù)閱讀，這么一來(lái)，便有效降低了網(wǎng)站跳出率。第126頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率改變情況）跳出率下降，說(shuō)明來(lái)訪用戶中，看完一個(gè)頁(yè)面就立刻離開網(wǎng)站人降低了，更多訪客在閱讀完一個(gè)頁(yè)面后，繼續(xù)瀏覽網(wǎng)站其它頁(yè)面。依據(jù)圖3-1所表示網(wǎng)站

26、跳出率，3月15日后，跳出率依然維持在50%左右，沒(méi)有再次回升，由此可見，網(wǎng)站可能在3月12日左右進(jìn)行了優(yōu)化。第127頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率改變情況）下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來(lái)降低網(wǎng)站跳出率。（1）增加相關(guān)商品模塊在沒(méi)一個(gè)商品對(duì)應(yīng)網(wǎng)頁(yè)中增加一個(gè)相關(guān)商品模塊，這么不但能增加網(wǎng)站內(nèi)容聚合性，而且還能夠讓用戶快速找到相關(guān)商品，提升了用戶體驗(yàn)，降低了網(wǎng)站跳出率。第128頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率改變情況）下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來(lái)降低網(wǎng)站跳出率。（2）設(shè)計(jì)合理網(wǎng)站鏈接結(jié)構(gòu)每個(gè)商品，每個(gè)分類都有到網(wǎng)站首頁(yè)鏈接，網(wǎng)站首頁(yè)要包含各個(gè)分類或者目錄鏈接。而

27、且要做好內(nèi)部鏈接，當(dāng)商品網(wǎng)頁(yè)中出現(xiàn)另一個(gè)商品時(shí)候，最好能經(jīng)過(guò)一個(gè)鏈接進(jìn)去瀏覽另一個(gè)商品頁(yè)面。第129頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率改變情況）下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來(lái)降低網(wǎng)站跳出率。（3）設(shè)計(jì)高效網(wǎng)站導(dǎo)航結(jié)構(gòu)和網(wǎng)站內(nèi)容分類網(wǎng)站首頁(yè)應(yīng)該能方便地幫助用戶快速找到自己所需要產(chǎn)品分類，把最主要產(chǎn)品或者目錄放到最前邊顯眼地方，分類要明確，而且最好用文字鏈接，如圖3-7所表示為某電子商務(wù)網(wǎng)站首頁(yè)導(dǎo)航欄。第130頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率改變情況）下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來(lái)降低網(wǎng)站跳出率。（4）選擇高質(zhì)量網(wǎng)站服務(wù)器電子商務(wù)網(wǎng)站盡可能使用一些速度快、質(zhì)量好網(wǎng)站空

28、間，這么，用戶能夠快速打開網(wǎng)站，不會(huì)因打開網(wǎng)頁(yè)速度慢而離開。第131頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率改變情況）下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來(lái)降低網(wǎng)站跳出率。（5）盡可能控制網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容：網(wǎng)頁(yè)上盡可能少用圖片和Flash動(dòng)畫等影響網(wǎng)頁(yè)反應(yīng)速度元素。使用圖片前應(yīng)進(jìn)行優(yōu)化，盡可能壓縮圖片大小；而Flash動(dòng)畫加載很慢，盡可能不用。第132頁(yè)3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率改變情況）下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來(lái)降低網(wǎng)站跳出率。（6）增強(qiáng)網(wǎng)站與用戶互動(dòng)設(shè)計(jì)一些個(gè)性化留言頁(yè)面，或者評(píng)分插件，以及無(wú)償服務(wù)模塊，不但降低了跳出率，而且提升網(wǎng)站用戶粘性。第133頁(yè)3.1.1 閱讀和分

29、析網(wǎng)站跳出率（分析網(wǎng)站跳出率改變情況）下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來(lái)降低網(wǎng)站跳出率。（7）提升網(wǎng)站產(chǎn)品質(zhì)量：產(chǎn)品質(zhì)量才是最關(guān)鍵、最基本原因，只有好產(chǎn)品，用戶才愿意花費(fèi)時(shí)間來(lái)瀏覽。第134頁(yè)3.1.2 閱讀和分析PV、UV（了解PV、UV含義）PV和UV是網(wǎng)站運(yùn)行主要指標(biāo)，在電子商務(wù)領(lǐng)域，正確地閱讀和分析這兩個(gè)指標(biāo)，對(duì)于企業(yè)數(shù)據(jù)分析有非常主要引導(dǎo)作用。PV（Page View）是指網(wǎng)頁(yè)瀏覽量，即網(wǎng)站被瀏覽總頁(yè)面數(shù)， Page普通是指普通html網(wǎng)頁(yè)，也包含php、jsp等動(dòng)態(tài)產(chǎn)生html內(nèi)容。用戶每1次對(duì)網(wǎng)站中每個(gè)網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)均被統(tǒng)計(jì)1次，逐步累計(jì)成為PV總數(shù)。PV是評(píng)價(jià)網(wǎng)站流量最慣用指標(biāo)之一，也是用

30、來(lái)衡量網(wǎng)站廣告價(jià)值和用戶關(guān)注度主要標(biāo)準(zhǔn)。UV（Unique Visitor）是指獨(dú)立訪客數(shù)，即經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)、瀏覽這個(gè)網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)人數(shù)。現(xiàn)在大多數(shù)統(tǒng)計(jì)工具只統(tǒng)計(jì)到IP和PV層面上，因?yàn)樵诖蠖嗲闆r下IP與UV相差不大。UV是一個(gè)反應(yīng)實(shí)際使用者概念，每個(gè)UV相對(duì)于每個(gè)IP，愈加準(zhǔn)確地對(duì)應(yīng)一個(gè)實(shí)際瀏覽者。使用UV作為統(tǒng)計(jì)量，能夠愈加準(zhǔn)確了解單位時(shí)間內(nèi)實(shí)際上有多少個(gè)訪問(wèn)者來(lái)到了對(duì)應(yīng)頁(yè)面。第135頁(yè)局域網(wǎng)一個(gè)IP地址一個(gè)UV第136頁(yè)3.1.2 閱讀和分析PV、UV（閱讀PV、UV數(shù)據(jù)）如圖3-8所表示為某電子商務(wù)網(wǎng)站經(jīng)過(guò)Google Analytics分析出PV曲線圖。第137頁(yè)3.1.2 閱讀和分析PV

31、、UV（閱讀PV、UV數(shù)據(jù)）如圖3-9所表示為該電子商務(wù)網(wǎng)站一樣經(jīng)過(guò)Google Analytics分析出UV曲線圖。第138頁(yè)3.1.2 閱讀和分析PV、UV（閱讀PV、UV數(shù)據(jù)）周期性兩條曲線都可以分為周日開始周六結(jié)束的4段有規(guī)律地起伏的波浪狀周期突變性第二周的曲線形狀與其他3段不同，在3月12日的時(shí)候，呈現(xiàn)大幅度的上漲。整體抬高第三、四段曲線與第一段曲線相比整體處于較高的位置第139頁(yè)3.1.2 閱讀和分析PV、UV（分析PV、UV數(shù)據(jù)）提升 PV&UV 提高質(zhì)量網(wǎng)站改版加大推廣吸引客流第140頁(yè)第一個(gè)網(wǎng)站建站較早，PV是UV的三倍還不到，但是行業(yè)所限，很難有發(fā)展的空間也無(wú)需再發(fā)展第二個(gè)

32、網(wǎng)站是最近建站的新站，所以PV才是UV的兩倍而已，明顯還有發(fā)展空間，粘性還不夠，因?yàn)閮?nèi)容不夠豐富和完善；第三個(gè)網(wǎng)站是論壇，PV是UV的七倍以上，這是由論壇性質(zhì)決定的，但和其他論壇相比，質(zhì)量還不高，還需要提高質(zhì)量才能和同行競(jìng)爭(zhēng)第四個(gè)網(wǎng)站的PV和UV的比例比較合適，算不錯(cuò)的網(wǎng)站。第141頁(yè)3.1.2 閱讀和分析PV、UV（了解PV-UV聯(lián)動(dòng)改變圖）網(wǎng)站PV與UV并不一定是以相同趨勢(shì)改變，網(wǎng)站能夠依據(jù)PV-UV聯(lián)動(dòng)改變圖表，了解網(wǎng)站運(yùn)行情況，并制訂改進(jìn)方法。如圖3-11所表示為PV-UV聯(lián)動(dòng)改變圖，表3-1所表示為PV-UV不一樣改變下結(jié)論。第142頁(yè)3.1.3 閱讀和分析平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)（了解平均訪

33、問(wèn)頁(yè)面數(shù)含義）平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)，也稱訪問(wèn)深度（Depth of Visit），是指用戶在一次瀏覽網(wǎng)站過(guò)程中，總共訪問(wèn)了多少個(gè)頁(yè)面。平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)越多，通常也就表明用戶對(duì)網(wǎng)站中商品感興趣。網(wǎng)站平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)能夠用PV和UV比值來(lái)表示，這個(gè)比值越大，用戶體驗(yàn)度越好，網(wǎng)站粘性也越高。總訪問(wèn)平均訪問(wèn)PV/UV體驗(yàn)好粘性高第143頁(yè)3.1.3 閱讀和分析平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)（閱讀平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)）如圖3-12所表示為某電子商務(wù)網(wǎng)站經(jīng)過(guò)Google Analytics分析出平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)曲線圖。經(jīng)過(guò)對(duì)這張圖閱讀，能夠發(fā)覺(jué)，該網(wǎng)站平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)自3月12日起顯著提升，并在3月15日后趨于平穩(wěn)。第144頁(yè)3.1.3 閱

34、讀和分析平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)（分析平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)）平均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)提升，說(shuō)明訪客在進(jìn)入網(wǎng)站后，比以前瀏覽了更多頁(yè)面，隨即再離開。由此可見，在圖3-12中，該網(wǎng)站運(yùn)行人員可能在3月12日左右對(duì)網(wǎng)站頁(yè)面進(jìn)行了優(yōu)化（經(jīng)過(guò)和市場(chǎng)部溝通了解，該網(wǎng)站在3月12日對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行了改版并投放了廣告）。網(wǎng)站的合理排版和布局精心設(shè)計(jì)網(wǎng)站的內(nèi)容合理的導(dǎo)航和適當(dāng)?shù)膬?nèi)部鏈接錨文本提高商品的質(zhì)量，這也是最重要的一點(diǎn)第145頁(yè)04認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)第146頁(yè)第147頁(yè)第148頁(yè)第149頁(yè)第150頁(yè)第151頁(yè)第152頁(yè)第153頁(yè)第154頁(yè)第155頁(yè)第156頁(yè)第157頁(yè)第158頁(yè)第159頁(yè)第160頁(yè)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)銷售分析類指標(biāo)直通車

35、數(shù)據(jù)類指標(biāo)來(lái)源分析類指標(biāo)任務(wù)發(fā)布第161頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)瀏覽量（PV）訪客數(shù)（UV）收藏量第162頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)瀏覽回頭客數(shù)瀏覽回頭率平均訪問(wèn)深度第163頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)跳失率人均店內(nèi)停留時(shí)間入店頁(yè)面第164頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)入店人次出店人次進(jìn)店時(shí)間第165頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)停留時(shí)間到達(dá)頁(yè)瀏覽量平均訪問(wèn)時(shí)間第166頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)全店寶貝查看從人次搜索次數(shù)第167頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類

36、指標(biāo)寶貝頁(yè)瀏覽量寶貝頁(yè)收藏量寶貝頁(yè)訪客數(shù)第168頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類拍下件數(shù)拍下筆數(shù)拍下總金額第169頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類成交用戶數(shù)成交回頭客數(shù)第170頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類支付寶成交件數(shù)支付寶成交筆數(shù)支付寶成交金額第171頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類人均成交筆數(shù)人均成交件數(shù)第172頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類當(dāng)日拍下-付款件數(shù)當(dāng)日拍下-付款金額當(dāng)日拍下-付款筆數(shù)第173頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類客單價(jià)客單價(jià)均值第174頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類支付率成交回

37、頭率全店成交轉(zhuǎn)化率全店轉(zhuǎn)化率均值第175頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類促銷成交用戶數(shù)寶貝頁(yè)（促銷）成交轉(zhuǎn)化率非促銷成交用戶數(shù)第176頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)展現(xiàn)量點(diǎn)擊量點(diǎn)擊率直通車數(shù)據(jù)類第177頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)花費(fèi)平均點(diǎn)擊花費(fèi)平均展現(xiàn)排名點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率直通車數(shù)據(jù)類第178頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)訪客數(shù)(UV)到達(dá)頁(yè)瀏覽量到達(dá)頁(yè)瀏覽量占比起源分析第179頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)瀏覽量(PV)瀏覽量占比起源分析第180頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)入店訪問(wèn)深度入店跳失率起源分析第181頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)新訪客數(shù)新訪客占比起源分析第182頁(yè)任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)任務(wù)發(fā)布以淘寶網(wǎng)店為對(duì)象，獲取該淘寶網(wǎng)店當(dāng)日各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步分析以團(tuán)隊(duì)為單位完成任務(wù)淘寶網(wǎng)店是團(tuán)隊(duì)成員經(jīng)營(yíng)的任務(wù)完成后進(jìn)行匯報(bào)第183頁(yè)05網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第184頁(yè)生意參謀數(shù)據(jù)魔方EXCEL數(shù)據(jù)分析工具任務(wù)發(fā)布第185頁(yè)任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第186頁(yè)任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第187頁(yè)任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第188頁(yè)任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第189頁(yè)任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第190頁(yè)任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)